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【摘 要 】隨著科技的迅猛發展,對Agent技術的研究已成為當前的前沿熱點問題之一.本文將Agent技術運用到元搜索引擎中,建立一個基於Multi-Agent的元搜索引擎係統模型.該模型采用多Agent組織結構,在一定程度上彌補了元搜索引擎智能化程度低、無法滿足個性化需求方面的缺陷.文中將元搜索引擎中的Agent分成管理Agent和任務Agent兩大類,並對模型中多Agent之間的通信方式、協調機製和性能評價进行了深入研究.

【關 鍵 詞 】Agent;元搜索引擎;個性化檢索

Agent技術最早源於分布式人工智能(DAI),從80年代以來,Agent技術已經從DAI領域中拓展開來,廣泛應用到很多其他領域,包括電子商務、工作流管理、運輸係統、網上信息檢索係統以及其他的網絡應用等.Multi-Agent技術在元搜索引擎中的應用就是Agent在信息檢索係統中的典型應用之一.目前,对于Agent技術的研究主要分為智能Agent、多Agent係統(Multi-Agent System,簡稱MAS)和麵向Agent的程序設計(Agent Oriented Programming,簡稱AOP)三個方面.本文將Multi-Agent技術運用於元搜索引擎中,提出了一個基於多Agent的元搜索引擎係統模型.該模型既具備Agent技術智能性的特征,還具有元搜索引擎較傳統搜索引擎查全率高的優勢,不但能夠彌補元搜索引擎在智能化程度低、無法滿足用戶個性化需求等方面的缺陷,還能在一定程度上提高係統的靈活性和易用性.

Multi-Agent技術在元搜索引擎中的應用參考屬性評定
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1.基於Multi-Agent的元搜索引擎係統

由於每個獨立搜索引擎的覆蓋麵有限,人們不得不同時調用多個獨立搜索引擎进行檢索,於是元搜索引擎應運而生.元搜索引擎是建立在多個獨立搜索引擎之上的一種綜合性搜索引擎,它接收用戶搜索請求並將查詢任務分發給各獨立搜索引擎,並將各獨立搜索引擎返回的查詢结果按照一定規則重新整理後呈現給用戶.因此,元搜索引擎又被稱為“搜索引擎之上的搜索引擎”或“搜索引擎之母”.由於元搜索引擎能夠利用多個獨立搜索引擎同時进行查詢,相对于傳統搜索引擎,信息的查全率就有了很大提高.但是,元搜索引擎還處在發展階段,某些技術尚不够成熟,在一定程度上存在智能化程度偏低、無法滿足用戶的個性化檢索需求的缺陷.為解決這一問題,本文在元搜索引擎中引入Agent技術,建立一個基於Multi-Agent的元搜索引擎係統模型,該模型綜合了Agent和元搜索引擎兩者的優勢,能具備較高的係統性能.

1.1 基於Multi-Agent的元搜索引擎係統模型

圖1是建立的基於Multi-Agent的元搜索引擎係統模型.該模型采用Agent組織來實現元搜索引擎的智能化和個性化,利用多個Agent協同工作,通過各個Agent間的交互通訊和合作,不仅能夠開發新的問題求解方法,還能夠從相互學習中進一步完善提高各Agent的基本能力,理論上可提高查全率與查準率.

該係統主要由用戶交互Agent、興趣學習Agent、查詢擴展Agent、查詢管理Agent、成員Agent和结果整合Agent以及個性化模式庫和引擎性能評價庫組成.

1.2 基於Multi-Agent的元搜索引擎模型的係統功能

用戶交互Agent是用戶與元搜索引擎的交互接口,一方面它獲取用戶的查詢請求,遞交給查詢擴展Agent;另一方面將用戶的行为日誌遞交給興趣學習Agent,由興趣學習Agent分析挖掘用戶興趣,將獲得的個性化模式存入個性化模式庫中,並實時調整、改善用戶興趣模型,智能地協助用戶进行信息檢索.查詢擴展Agent將請求中所含的有效參數分解出來,按一定語法格式重組後,將查詢指令發送給查詢管理Agent;查詢管理Agent除將查詢任務分發給各成員Agent外,還負責管理各Agent之間的協調和通訊;各成員Agent完成搜索任務後,將各自查詢结果發送給结果整合Agent,再由结果整合Agent进行歸並、去重、排序,最終按統一格式將查詢结果返回給用戶交互Agent,顯示給用戶.


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個性化模式庫用於儲存用戶的個性化模式,这些個性化模式是由興趣學習Agent根據用戶以往的行为記錄經驗,對相關信息进行分析、挖掘和推理而得到的興趣模型,也可通過用戶主動提出自己的興趣愛好或對元搜索引擎查詢结果进行評價反饋獲得;引擎性能評價庫中存放各個成員搜索引擎的性能評價值信息、響應時間信息、返回鏈接數信息以及異常信息等.

2.多Agent間的通信

在基於Multi-Agent的元搜索引擎係統中,要想檢索到想要的结果,實現各Agent之間的信息傳遞,就需要有共同的通信語言和通信機製來保證各之間正常的交流通信.

2.1 Agent通信語言

目前國際上最通用的Agent通信語言主要是KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)和FIPA ACL.本係統中各Agent間的通信語言可采用現在被廣泛使用和接受的KQML[15].該語言既是一種Agent間的消息表達格式,也是一種消息處理協議,它規定了消息格式和消息傳送係統,為Multi-Agent係統的通信和協作提供了一種通用框架.因為標準是開放的,各种語言可以用來傳送知識,也可以集成在KQML中.

2.2 Agent通信機製

在多Agent係統中,通信方法大致可分為黑板係統和消息/對話係統.

(1)黑板係統原理

黑板係統是傳統的人工智能係統和專家係統的議事日程的擴展,通過使用合適的結構支持分布式問題求解.在多Agent係統中黑板提供公共工作區,Agent可以互相交信息、知識和數據.Agent可以在任何时刻訪問黑板,獲取新的信息.它一般隻選取對當前工作需要和預測將要需要的信息.在黑板係統中Agent之間不發生直接通信.每個Agent獨立完成所求解的問題.黑板可以用在任務共享和结果共享係統中.各個Agent在訪問黑板時要從大量的信息中決定需要的內容.其原理如圖2所示. (2)消息傳送原理


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采用消息通信是實現靈活复杂的協同策略的基礎.一個Agent叫發送者,傳送特定的消息到另一个Agent,即接收者.與采用消息通信和黑板係統不同,兩個Agent之間直接进行數據交換,一個Agent直接將特定消息發送給另外的一個Agent.為了協同需要,Agent之間的通信協議必須定義好通訊過程、消息格式和通信語言,而且Agent必須明確知道語言的語義.消息的語義內容知識是分布式問題求解的核心部分.麵向消息的Agent係統的原理如圖3所示.

3.多Agent協商

在基於Multi-Agent的元搜索引擎係統模型中,要想保證各Agent之間通過合作交流完成信息檢索,避免產生資源的衝突和死鎖,就需要有共同的協商機製來規範控製各Agent的行为,使之井然有序地进行,保證Agent之間通過協商對某些問題達成一致意見.

先根據功能及結構的不同,將本係統模型中各Agent劃分為兩大類:Facilitator-Agent和Crawler-Agent.Facilitator-Agent(簡稱F-Agent)又稱為管理Agent,它主要負責計劃的製定、任務的分配以及Agent之間的通信管理;Crawler-Agent(簡稱C-Agent)又稱為任務Agent,它們執行具體爬行的任務,受到F-Agent的管理.本模型中,除了查詢管理Agent具備F-Agent和C-Agent雙重身份外,其他各Agent都屬於C-Agent.

下麵介紹兩種應用於搜索引擎中的Agent協商協議.

4.性能評價

在基於Multi-Agent的元搜索引擎係統中,係統的性能主要受到各Agent的自身能力和成員搜索引擎調度機製的影響.對Agent的自身能力評價,可通過其能力值來直接判定;成員搜索引擎的調度機製可通過其对应的成員Agent的獎勵情況进行調整.

4.1 Agent自身能力評價

5.結束語

近幾年,隨著Agent技術的不断成熟,MAS在信息檢索中的應用研究逐漸成為熱點.利用MAS可以解決元搜索引擎中許多無法解決或解決不好的問題.本文提出一個適用於元搜索引擎的多Agent組織結構,在此基礎上將各Agent按功能不同分為管理Agent和任務Agent兩大類,同時對Agent的通信、協商以及能力評價都进行了詳細研究.隨著MAS係統方法的不断改進,Multi-Agent技術在元搜索引擎中的應用也有了良好的發展前景.

參考文獻

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關於Multi-Agent技術在元搜索引擎中的應用的學年亚洲视频範文
信息檢索相關論文範文素材
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基金項目:河北省科學技術研究與發展計劃項目(12213511D).

作者簡介:黃亮(1981—),男,河北邯鄲人,河北省信息安全測評中心工程師,主要研究方向:計算機通信.

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